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Category: Database Partitioning&Scaling

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Database Partitioning&Scaling

[总结]分表分库时机选择及策略

1. 一. 分表 1-1. 应用场景： 对于大型的互联网应用来说，数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级，并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多，Slave的数量受到Master能力和负载的限制。 因此，需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，以满足高并发访问与海量数据存储的需要！

[转]冗余数据一致性，到底如何保证？ 0

Database Partitioning&Scaling

[转]冗余数据一致性，到底如何保证？

1. 一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。

[转]跨库分页的四种方案 0

Database Partitioning&Scaling

[转]跨库分页的四种方案

一、需求缘起 分页需求 互联网很多业务都有分页拉取数据的需求，例如： （1）微信消息过多时，拉取第N页消息 （2）京东下单过多时，拉取第N页订单 （3）浏览58同城，查看第N页帖子   这些业务场景对应的消息表，订单表，帖子表分页拉取需求有这样一些特点： （1）有一个业务主键id, 例如msg_id, order_id, tiezi_id （2）分页排序是按照非业务主键id来排序的，业务中经常按照时间time来排序order by

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[总结]数据库解耦和拆分

随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器，让DBA部署了几个实例，想把一些业务库拆分出来，却发现拆不出来，扩不了容，尴尬！ 因为数据库强关联在一起，无法通过增加数据库实例扩容，就是一个耦合的典型案例。